"Gamepad API：手柄输入与映射实践"
"介绍 Gamepad API 的连接与输入读取、轴与按钮映射、事件与轮询策略，提供示例与兼容建议。"
架构与中间件
Fullscreen API：沉浸式模式与交互策略
介绍全屏模式的请求与退出、变更事件与控件管理、权限与手势要求，以及在视频/画廊/演示中的应用与回退策略。
Flink实时计算作业资源与检查点优化
通过并行度与算子链优化、检查点与状态后端选择、回压与重启策略治理，提升 Flink 作业的稳定性与吞吐，并给出验证方法。
Flink 状态后端与容错机制（2025）
Flink 状态后端与容错机制（2025）Flink 通过状态后端与 Checkpoint/Savepoint 提供一致性与容错能力。一、状态后端选择与配置：基于 RocksDB/Memory 等选择适配的后端。状态管理：合理拆分与压缩，优化读写性能。二、Checkpoint 与 Savepoint
Flink 事件时间与水位线深度实践（2025）
Flink 事件时间与水位线深度实践（2025）事件时间驱动窗口是 Flink 的核心能力。本文聚焦乱序与迟到数据的工程实践。一、事件时间与水位线事件时间：以事件携带时间戳驱动计算，避免处理时间偏差。水位线（Watermark）：标示低于某时间的事件基本到齐，推进窗口触发。二、乱序与迟到数据乱序容忍
Flink Exactly-Once 语义（Checkpoint、Two-Phase Commit、状态后端）
讲解 Flink 的 Exactly-Once 保障机制，涵盖 Checkpoint 与两阶段提交、状态后端选择与验证方法，提升流处理可靠性。
Flink Checkpoint与Exactly-Once：状态一致性与反压治理
以检查点与两阶段提交实现一次性处理与状态一致性，治理反压与恢复策略，构建稳定的流式管道。
Fetch 上传流：ReadableStream 与分块上传实践
说明基于 ReadableStream 的请求体上传、必需的 duplex 配置、分块管线与服务端兼容注意事项，并提供示例与参考。
Fetch 上传流式请求：duplex 与 ReadableStream 管线实践
使用 fetch 的 duplex 与 ReadableStream 构建上传管线，在弱网下提升稳定性与降低内存峰值，并提供经验证的吞吐与延迟指标与回退方案。
